지속 가능성 측면을 살펴보기 전에 AI가 어떻게 글로벌 물류에 혁명을 일으키고 있는지 간략히 살펴보겠습니다.
경로 최적화
AI 알고리즘이 경로 계획을 혁신하고 있습니다단순한 GPS 탐색을 훨씬 넘어선다. 예를 들어, UPS의 ORION(On-Road Integrated Optimization and Navigation) 시스템은 고급 알고리즘을 사용하여 배달 경로를 최적화합니다. 교통 패턴, 패키지 우선순위, 약속된 배달 시간대와 같은 요소를 고려하여 가장 효율적인 경로를 만듭니다. 그 결과? UPS는 매년 약 1,000만 갤런의 연료를 절약하여 비용과 배출량을 모두 줄입니다.
Amazon의 제품 관리자로서 저는 마지막 마일 배송을 최적화할 뿐만 아니라 창고 운영과 협력하여 올바른 패키지가 최적의 순서로 적재되도록 보장하는 유사한 시스템을 개발했습니다. 공급망의 여러 부분 간의 이러한 수준의 통합은 AI가 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 능력으로만 가능합니다.
공급망 가시성
AI 기반 추적 시스템은 공급망에 대한 전례 없는 가시성을 제공하고 있습니다. Maersk에서 근무하는 동안, IoT 센서와 AI를 활용해 컨테이너의 실시간 추적을 제공하는 시스템을 개발했습니다.. 이는 위치에 대한 것만이 아니었습니다. 시스템은 온도, 습도를 모니터링하고 심지어 무단 액세스 시도도 감지했습니다.
예를 들어, 민감한 의약품을 운송할 때 온도 편차가 있으면 즉시 감지하여 수정할 수 있습니다. AI는 문제를 보고하는 데 그치지 않고 날씨 예보와 과거 데이터를 기반으로 잠재적인 문제를 예측하여 사전 개입이 가능하도록 했습니다. 이러한 수준의 가시성과 예측 능력은 손실을 크게 줄이고 고객 만족도를 향상시켰습니다.
예측 유지 관리
AI는 물류 장비 유지관리 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. Amazon에서는 머신 러닝 모델을 구현했습니다. 컨베이어 벨트, 분류 기계, 배달 차량의 센서에서 데이터를 분석한 모델입니다. 이러한 모델은 장비가 언제 고장날지 예측할 수 있어 비수요 시간에 유지 관리를 예약할 수 있습니다.
예를 들어, 우리 시스템은 한때 중요한 분류 기계의 잠재적 고장을 발생하기 48시간 전에 예측했습니다. 이 조기 경고 덕분에 운영을 중단하지 않고 유지 관리를 수행할 수 있었고, 잠재적으로 수백만 달러의 생산성 손실과 늦은 납품을 절약할 수 있었습니다.
수요 예측
AI는 물류 산업에서 수요를 예측하는 방식을 혁신하고 있습니다. 제가 Amazon에 근무하는 동안 우리는 과거 판매 데이터뿐만 아니라 분석된 머신 러닝 모델뿐만 아니라 소셜 미디어 트렌드, 날씨 예보, 심지어 다양한 지역에서 예정된 이벤트와 같은 요소도 고려합니다.
예를 들어, 우리 시스템은 한때 특정 지역에서 특정 전자 제품에 대한 수요가 급증할 것이라고 예측하여 우리의 레이더에 없었던 지역 기술 컨벤션과 연관시켰습니다. 이를 통해 재고와 인력 수준을 적절히 조정하여 재고 부족을 피하고 이벤트 기간 동안 원활한 운영을 보장할 수 있었습니다.
마지막 마일 배송 최적화
마지막 마일이라고 알려진 최종 배송 단계는 종종 물류 프로세스에서 가장 어렵고 비용이 많이 드는 부분입니다. AI는 여기에서도 상당한 진전을 이루고 있습니다. Amazon에서 우리는 경로뿐만 아니라 다음을 최적화하는 AI 시스템을 개발했습니다. 배송 방법.
예를 들어, 도시 지역에서 시스템은 교통 패턴, 주차 가능 여부, 심지어 건물 접근 방법까지 분석하여 전통적인 밴 배달, 자전거 택배, 심지어 드론 배달이 각 패키지에 가장 효율적인지 여부를 판단합니다. 이러한 세부적인 수준의 최적화로 배달 속도가 빨라지고 비용이 절감되며 도시 혼잡이 줄었습니다.
제품 관리자의 딜레마
물류 산업의 제품 관리자로서 우리는 혁신과 효율성을 주도하는 임무를 맡고 있습니다. AI는 바로 그것을 할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 그러나 우리는 이제 중대한 딜레마에 직면합니다.
효율성 향상
한편, AI 기반 공급망은 그 어느 때보다 더 최적화됨. 그들은 낭비를 줄이고, 연료 소비를 최소화하며, 잠재적으로 물류 운영의 전체 탄소 발자국을 낮춥니다. 우리가 구현하는 경로 최적화 알고리즘은 불필요한 마일리지와 배출량을 크게 줄일 수 있습니다.
환경 비용
반면에 우리는 무시할 수 없습니다. AI 자체의 환경적 비용. 대규모 AI 모델의 훈련과 운영은 엄청난 양의 에너지를 소비하여 전력 수요 증가와 확장된 탄소 배출에 기여합니다.
이는 제품 관리자인 우리에게 중요한 질문을 던집니다. AI로 최적화된 공급망을 통해 얻는 지속 가능성 이점과 AI 시스템 자체의 환경적 영향 사이에서 어떻게 균형을 맞출 수 있을까요?
제품 관리자의 새로운 책임
AI 시대에 제품 관리자로서의 우리의 역할은 확장되었습니다. 이제 우리는 의사 결정 과정에서 지속 가능성을 고려해야 하는 추가적인 책임을 가지게 되었습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 수명 주기 분석: AI 기반 제품의 개발부터 배포, 유지관리까지 전체 수명 주기를 고려해야 하며, 각 단계에서 환경에 미치는 영향을 평가해야 합니다.
- 효율성 지표: 기존 KPI와 함께 지속 가능성 지표를 제품 평가에 통합해야 합니다. 여기에는 최적화당 에너지 소비, 탄소 발자국 감소 또는 지속 가능성 ROI가 포함될 수 있습니다.
- 공급업체 선택: AI 솔루션이나 클라우드 공급업체를 선택할 때 에너지 효율성과 재생 에너지원 사용이 주요 선택 기준이 되어야 합니다.
- 혁신에 집중하다: 우리는 운영 효율성을 개선할 뿐만 아니라 지속 가능성을 강화하는 프로젝트에 우선순위를 정하고 자원을 배분해야 합니다.
- 이해 관계자 교육: 물류 분야에서 지속 가능한 AI 관행의 중요성에 대해 팀, 임원, 고객을 교육해야 합니다.
업계 리더들이 길을 개척하다
제품 관리자로서 우리는 업계 거인들이 AI 효율성과 지속 가능성의 균형을 맞추는 과제를 어떻게 해결하는지에서 많은 것을 배울 수 있습니다. Amazon과 Maersk에서의 경험에서 얻은 통찰력을 공유해 보겠습니다.
Amazon Web Services(AWS): 지속 가능한 클라우드 컴퓨팅의 선구자
Amazon에서 근무하는 동안 저는 회사가 비용을 절감하기 위해 얼마나 노력하고 있는지 직접 목격했습니다. AWS 인프라의 전력 소비물류 및 기타 산업을 위한 수많은 AI 및 머신 러닝 워크로드를 호스팅합니다. AWS는 에너지 효율성을 개선하기 위해 여러 가지 전략을 구현해 왔습니다.
- 재생 에너지: AWS는 2025년까지 운영에 100% 재생 에너지를 사용하기로 약속했습니다. 2023년 현재 재생 에너지 사용량은 이미 85%에 도달했습니다.
- 맞춤형 하드웨어: Amazon은 AWS Graviton 프로세서와 같은 맞춤형 칩을 설계합니다. 최대 60% 더 에너지 효율적 동일한 성능을 제공하는 x86 기반 인스턴스보다 뛰어납니다.
- 물 절약: AWS는 혁신적인 냉각 기술을 구현하고 많은 지역에서 냉각에 재생수를 사용하여 물 소비를 크게 줄였습니다.
- 효율성을 위한 머신 러닝: 아이러니하게도 AWS는 AI 자체를 사용하여 데이터 센터의 에너지 효율성을 최적화하고, 컴퓨팅 부하를 예측하고 조정하여 에너지 낭비를 최소화합니다.
물류 분야의 제품 관리자로서 우리는 에너지 효율적인 클라우드 서비스를 선택하고 AI 구현에서 지속 가능한 컴퓨팅 리소스 사용을 옹호함으로써 이러한 발전을 활용할 수 있습니다.
Maersk: 선박 배출에 대한 새로운 표준 설정
Maersk에서 저는 운송 산업을 재편하는 야심찬 환경 목표를 위해 노력하는 팀의 일원입니다. Maersk는 업계를 선도하는 배출 목표를 설정했습니다.
- 2040년까지 탄소 순제로 배출: 메르스크는 파리 협정의 목표보다 10년 앞당겨 2040년까지 전체 사업 분야에서 온실 가스 순배출량을 제로로 달성하는 것을 목표로 합니다.
- 단기 목표: 메르스크는 2030년까지 2020년 수준 대비 운송 컨테이너당 CO2 배출량을 50% 줄이는 것을 목표로 합니다.
- 그린 코리도 이니셔티브: Maersk는 무공해 솔루션이 지원되고 입증되는 “녹색 복도”로 특정 운송 경로를 구축하고 있습니다.
- 신기술에 대한 투자: 이 회사는 메탄올로 구동되는 선박에 투자하고 있으며, 배출량을 줄이기 위해 다른 대체 연료를 연구하고 있습니다.
물류의 제품 관리자로서 우리는 AI 및 기술 이니셔티브를 이러한 지속 가능성 목표에 맞추는 데 중요한 역할을 했습니다. 예를 들어:
- 경로 최적화: 우리는 속도와 비용뿐만 아니라 정기 운송 경로의 연료 효율성과 배출 감소를 최적화하는 AI 알고리즘을 개발했습니다.
- 예측 유지 관리: 예측적 유지 관리를 위한 당사의 AI 모델은 선박이 최고의 효율로 운항되도록 보장하고, 연료 소비와 배출량을 더욱 줄이는 데 도움이 되었습니다.
- 공급망 가시성: 우리는 고객에게 배송물에 대한 자세한 배출량 데이터를 제공하는 도구를 만들어 더욱 지속 가능한 선택을 장려했습니다.
앞으로 나아갈 길
어려움에도 불구하고, 저는 물류 분야에서 AI를 구현하는 것이 가치 있는 사업이라고 믿습니다. 제품 관리자로서 우리는 긍정적인 변화를 주도할 수 있는 독특한 기회를 가지고 있습니다. 그 이유와 앞으로 나아갈 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
지속적인 개선
제품 관리자로서 우리는 더욱 에너지 효율적인 AI 솔루션의 진화를 주도할 수 있는 독특한 위치에 있습니다. 공급망에 적용하는 것과 동일한 최적화 원칙을 AI 시스템의 효율성을 개선하는 데 적용할 수 있습니다. 즉, 성능뿐만 아니라 에너지 효율성을 위해 AI 모델을 지속적으로 평가하고 개선해야 합니다. 우리는 데이터 과학자 및 엔지니어와 긴밀히 협력하여 적은 계산 능력으로 높은 정확도를 달성하는 모델을 개발해야 합니다. 여기에는 모델 정리, 양자화 또는 보다 효율적인 신경망 아키텍처 사용과 같은 기술이 포함될 수 있습니다. 에너지 효율성을 AI 제품의 핵심 성과 지표로 삼음으로써 이 중요한 영역에서 혁신을 주도할 수 있습니다.
순 긍정적 영향
AI 시스템은 상당한 에너지를 소비하지만, 글로벌 물류에 제공하는 최적화 규모는 순 긍정적 환경 영향을 초래할 가능성이 높습니다. 우리의 역할은 이러한 긍정적 균형을 보장하고 극대화하는 것입니다. 이를 위해서는 운영에 대한 전체적인 관점이 필요합니다. 우리는 AI 시스템의 에너지 소비와 공급망 전체에서 발생하는 에너지 절감을 모두 추적하는 포괄적인 모니터링 시스템을 구현해야 합니다. 이러한 순 영향을 정량화함으로써 어떤 AI 이니셔티브를 우선시할지에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 게다가 이 데이터를 사용하여 제품의 지속 가능성 이점에 대한 설득력 있는 내러티브를 만들 수 있으며, 이는 이해 관계자와의 커뮤니케이션과 마케팅 노력에 강력한 도구가 될 수 있습니다.
혁신을 위한 촉매
지속 가능성 과제는 친환경 컴퓨팅과 재생 에너지 혁신을 주도하고 있습니다. 제품 관리자로서 우리는 조직 내에서 이 혁신을 옹호하고 안내할 수 있습니다. 여기에는 친환경 기술 스타트업과 협력하고, 지속 가능성 중심 R&D에 예산을 할당하거나, 교차 기능적 “그린 팀”지속 가능성 과제를 해결하기 위해. 우리는 또한 양자 컴퓨팅이나 신경모사 칩과 같이 에너지 효율을 크게 개선할 것을 약속하는 새로운 기술에 발맞춰야 합니다. 이러한 혁신의 최전선에 서면서, 우리는 우리의 제품이 지속 가능성 추세에 발맞추는 것뿐만 아니라 업계의 새로운 기준을 설정하도록 할 수 있습니다.
장기 비전
우리는 장기적인 관점을 취해야 하며, 오늘날의 제품 결정이 미래의 지속 가능성에 어떤 영향을 미칠지 고려해야 합니다. 여기에는 시간이 지남에 따라 AI 시스템에 전력을 공급하는 환경 비용을 줄일 수 있는 더 깨끗한 에너지원으로의 전환을 예상하는 것이 포함됩니다. 제품 관리자로서 우리는 우리 운영 내에서 이러한 전환을 옹호하고 계획해야 합니다. 여기에는 재생 에너지원으로 전환하기 위한 야심찬 일정을 설정하거나 시스템을 설계하는 것이 포함될 수 있습니다. 미래 에너지 기술에 적응할 수 있어야 합니다. 또한 제품의 전체 수명 주기를 생각해야 하며, 여기에는 제품의 수명이 다했을 때 지속 가능하게 폐기하거나 업그레이드하는 방법도 포함됩니다. 이러한 장기적인 사고를 제품 전략에 포함시킴으로써 시간의 시험을 견뎌낼 수 있는 진정으로 지속 가능한 솔루션을 만들 수 있습니다.
경쟁 우위
지속 가능한 AI 관행은 시장에서 중요한 차별화 요소가 될 수 있습니다. 효율성과 지속 가능성을 성공적으로 균형 잡는 제품 관리자는 업계를 선도할 것입니다. 이는 지구에 좋은 일을 하는 것만이 아니라 미래의 성공을 위해 제품을 포지셔닝하는 것입니다. 특히 B2B 분야의 고객은 지속 가능성을 점점 더 우선시하고 있습니다 구매 결정에서. 지속 가능성을 제품의 핵심 특징으로 삼음으로써, 우리는 이 성장하는 시장 수요를 활용할 수 있습니다. 우리는 마케팅 팀과 협력하여 지속 가능성 노력을 효과적으로 전달하고, 잠재적으로 우리의 녹색 자격 증명을 검증하는 인증이나 파트너십을 추구해야 합니다. 게다가 AI와 지속 가능성에 대한 규정이 진화함에 따라, 강력한 환경 성과를 가진 제품은 미래 요구 사항을 준수할 수 있는 더 나은 위치에 있게 될 것입니다.
윤리적 책임
AI와 물류 분야의 리더로서 우리는 우리 작업의 광범위한 영향을 고려할 윤리적 책임이 있습니다. 이는 환경적 문제를 넘어 사회적, 경제적 영향도 포함합니다. 우리는 AI 시스템이 공급망의 일자리, 프라이버시, 형평성에 어떤 영향을 미치는지 생각해야 합니다. 이러한 윤리적 고려 사항에 대한 사전 예방적 접근 방식을 취함으로써 이해 관계자와의 신뢰를 구축하고 사회 전체에 긍정적으로 기여하는 제품을 만들 수 있습니다. 여기에는 윤리적 AI 프레임워크를 구현하고 정기적으로 영향을 미치는 것이 포함될 수 있습니다.세션을 진행하거나 다양한 이해관계자와 소통하여 업무에 대한 다양한 관점을 이해합니다.
협업 및 지식 공유
물류 분야의 지속 가능한 AI 과제는 어느 한 회사가 혼자 해결하기에는 너무 큽니다. 제품 관리자로서 우리는 업계 내에서 협업과 지식 공유를 촉진해야 합니다. 여기에는 업계 컨소시엄에 참여하거나, 오픈소스 프로젝트에 기여하거나, 컨퍼런스와 출판물에서 모범 사례를 공유하는 것이 포함될 수 있습니다. 함께 일함으로써 우리는 지속 가능한 AI 솔루션 개발을 가속화하고 전체 업계를 끌어올리는 표준을 만들 수 있습니다. 게다가 이 분야에서 사상적 리더로 자리 매김함으로써 우리는 우리의 전문적 평판과 우리 회사의 평판을 향상시킬 수 있습니다.
결론
물류 산업의 제품 관리자로서 우리는 지속 가능한 AI 기반 물류의 미래를 형성할 수 있는 독특한 기회와 책임이 있습니다. AI의 이점과 에너지 소비의 균형을 맞추는 과제는 그린 컴퓨팅과 재생 에너지의 혁신을 주도하고 있으며, 잠재적 이점은 우리 분야를 훨씬 넘어섭니다.
제품 결정에서 AI의 효율성 향상과 환경 비용을 신중하게 고려함으로써 운영을 최적화할 뿐만 아니라 글로벌 물류의 보다 지속 가능한 미래에 기여하는 혁신을 추진할 수 있습니다. 이는 복잡한 과제이지만, 이를 선도하려는 사람들에게는 엄청난 잠재력을 제공합니다.
물류의 미래는 단순히 더 빠르고 더 효율적이 되는 것이 아니라 더 똑똑하고 더 지속 가능해지는 것입니다. 제품 관리자로서 우리의 임무는 그 미래를 현실로 만드는 것입니다.
게시물 글로벌 물류의 AI, 지속 가능성 및 제품 관리: 새로운 경계를 탐색하다 처음 등장 유나이트.AI.
